تسلط بر ریسک هوش مصنوعی: یک استراتژی پایان به پایان برای شرکت مدرن

سازمانها با رویکرد چرخه زندگی در معرض خطر سایبری هوش مصنوعی ، یک مزیت استراتژیک کسب می کنند که تحول سریع فناوری ها ، تهدیدها و مقررات هوش مصنوعی را تصدیق می کند. در اینجا چگونه است

سازمان ها خود را در حال حرکت در محیطی می دانند که هوش مصنوعی می تواند یک موتور رشد پدیده باشد ، در حالی که همزمان خطرات بی سابقه ای را معرفی می کند. این باعث می شود تیم های رهبری اجرایی با دو سؤال مهم دست و پنجه نرم کنند: اول ، یک روند خطر سایبری هوش مصنوعی برای سازمانهایی که ایجاد و مصرف هوش مصنوعی می کنند ، از کجا باید شروع و پایان یابد؟ دوم ، برای محافظت از افراد ، داده ها و دارایی ها در برابر آسیب پذیری در معرض خطای انسانی ، تعصب سیستم هوش مصنوعی و بازیگران بد ، چه مراحل حاکمیتی ، آموزش و امنیت باید اجرا شود؟

پاسخ ها در اتخاذ یک رویکرد جامع چرخه زندگی به مدیریت ریسک هوش مصنوعی است-یکی از این موارد که C-Suite ، IT ، تیم های توسعه AI و رهبران امنیتی با ابزاری برای حرکت در یک منظره تهدید رو در حال تحول است. 

درک چهره های خطر سایبری ai

توسعه AI قابل اعتماد

سازمان هایی که در حال توسعه مدل های AI یا برنامه های کاربردی AI هستند-یعنی ، آیا ایجاد اختصاصی meleming ادغام ویژگی های AI در محصولات موجود-به روند نزدیک به یک ذهنیت امنیتی نزدیک می شود. اگر خطرات سایبری و خطرات امنیتی گسترده تر در ابتدا به درستی در نظر گرفته نشود ، یک سازمان بدون نیاز به چندین خطرات در معرض خطر قرار می گیرد:

• عدم امنیت به صورت طراحی : مدل های توسعه یافته بدون نظارت رسمی یا پروتکل های امنیتی مستعد ابتلا به داده ها و ورودی های مخالف هستند.
• شکاف های نظارتی : با دستورالعمل های نوظهور مانند قانون اتحادیه اروپا ، چارچوب مدیریت ریسک NIST AI و ISO 42001 ، عدم رعایت دعوت از بررسی حقوقی و صدمات شهری.
• داده های مغرضانه یا فاسد : کیفیت پایین داده ها می تواند خروجی های غیرقابل اعتماد را به همراه داشته باشد ، در حالی که بازیگران مخرب می توانند عمداً داده های نادرست را به نتایج ناچیز تغذیه کنند.

مسئولیت استفاده از AI

سازمان هایی که به طور فعال در حال توسعه هوش مصنوعی نیستند ، هنوز هم مصرف کننده فناوری هستند – اغلب در مقیاس و حتی بدون تحقق آن. تعداد بیشماری نرم افزار-به عنوان-یک سرویس (SaaS) سیستم عامل ها قابلیت های AI را برای پردازش داده های حساس درج می کنند. کارمندان همچنین ممکن است با ابزارهای تولیدی استفاده کنند.

هنگامی که استفاده از هوش مصنوعی کنترل نشده یا درک نشده است ، سازمان ها با خطرات متعددی روبرو هستند که می تواند منجر به شکاف های امنیتی جدی ، مسائل مربوط به انطباق و نگرانی های مربوط به مسئولیت شود ، از جمله:

• Shadow AI Tools : افراد یا ادارات ممکن است از برنامه های فعال شده AI در زیر رادار استفاده کنند ، آزمایش کنند و از آنها استفاده کنند ، با عبور از خط مشی های فناوری اطلاعات و ایجاد نقاط کور امنیتی.
• شکاف خط مشی : بسیاری از مشاغل فاقد یک سیاست استفاده قابل قبول (AUP) هستند که نحوه تعامل کارکنان با ابزارهای هوش مصنوعی را کنترل می کند ، به طور بالقوه آنها را در معرض نشت داده ها ، حریم خصوصی و مسائل نظارتی قرار می دهد.
• قوانین و مقررات منطقه ای : بسیاری از حوزه های قضایی در حال تدوین قوانین خاص مربوط به هوش مصنوعی خود هستند ، مانند قانون تعصب شهر نیویورک یا دستورالعمل های مدیریت هوش مصنوعی کلرادو. سوء استفاده در استخدام ، تصمیمات مالی یا سایر مناطق حساس می تواند مسئولیت را ایجاد کند.

دفاع در برابر استفاده مخرب هوشیار

به همان اندازه که هوش مصنوعی می تواند شیوه های مشروعیت تجاری را دگرگون کند ، همچنین توانایی های مجرمان سایبری را که باید از آنها دفاع کنند تقویت می کند. ریسک های کلیدی سازمانها از بازیگران بد عبارتند از:

• حملات بیش از حد شخصی : مدل های AI می توانند مجموعه داده های عظیم را در اهداف ، شخصی سازی ایمیل یا تماس های تلفنی برای به حداکثر رساندن اعتبار ، تجزیه و تحلیل کنند.
• به طور فزاینده ای عمیق و پیچیده: فیلم و صدا Deepfakes با استفاده از Data-Data-Data-Sencials به عنوان کارکنان تبدیل شده اند و به آنها تبدیل شده است که با استفاده از کارکنان کلاهبرداران  
• آگاهی از اجرایی و هیئت مدیره : رهبران ارشد اهداف اصلی برای تلاش های نهنگ هستند (حملات سایبری نیزه که مدیران یا افراد سطح بالا را با اقتدار قابل توجهی هدف قرار می دهند) که از تکنیک های پیشرفته جعل استفاده می کنند.

یک رویکرد چرخه زندگی برای مدیریت ریسک هوش مصنوعی

سازمان ها با یک رویکرد چرخه زندگی در مورد خطر سایبری هوش مصنوعی ، یک مزیت استراتژیک کسب می کنند که تصدیق می کند که فناوری های هوش مصنوعی به سرعت تکامل می یابند ، همانطور که تهدیدها و مقررات مرتبط با آنها انجام می شود.

یک رویکرد واقعی چرخه زندگی ترکیبی از حاکمیت استراتژیک ، ابزارهای پیشرفته ، تعامل نیروی کار و بهبود تکراری است. این مدل خطی نیست ؛ این حلقه ای را تشکیل می دهد که به طور مداوم با تهدیدها و تغییرات در قابلیت های هوش مصنوعی سازگار است. در اینجا نحوه کمک به هر مرحله آمده است.

ارزیابی ریسک و مدیریت

• نقشه برداری از خطر هوش مصنوعی : برای شناسایی و طبقه بندی ابزارها و جریان داده های موجود ، موجودی استفاده از هوش مصنوعی را انجام دهید. این نقشه برداری جامع فراتر از اسکن کد است. این ارزیابی می کند که چگونه ابزارهای هوش مصنوعی در خانه و شخص ثالث تغییر شکل وضعیت امنیتی شما ، تأثیرگذاری بر فرآیندهای سازمانی ، جریان داده ها و زمینه های نظارتی را تغییر می دهد.
• اجرای چارچوبهای رسمی : برای نشان دادن دقت و حسابرسی های ساده و ساده ، با استانداردهای شناخته شده مانند قانون اتحادیه اروپا ، چارچوب مدیریت ریسک NIST AI ، و ISO 42001.
• مشارکت اجرایی و هیئت مدیره : رهبران کلیدی ، از جمله CFO ، مشاوره عمومی و هیئت مدیره را برای اطمینان از درک پیامدهای مالی ، حقوقی و حاکمیت هوش مصنوعی درگیر کنید. این درگیری فعال ، بودجه و نظارت لازم را برای مدیریت ریسک های هوش مصنوعی به طور مؤثر تضمین می کند.

فناوری و ابزارها

• تشخیص و پاسخ پیشرفته : دفاعی با قابلیت AI ، از جمله تشخیص تهدید پیشرفته و تجزیه و تحلیل رفتاری مداوم ، در محیط امروز بسیار مهم هستند. این ابزارها با تجزیه مجموعه داده های عظیم در مقیاس ، فعالیت را در زمان واقعی برای ناهنجاری های ظریف-مانند الگوهای غیر معمول ترافیک یا درخواست های دسترسی غیرممکن-نظارت می کنند که می تواند یک حمله فعال AI را نشان دهد.
• Zero Trust : معماری اعتماد صفر به طور مداوم هویت هر کاربر و دستگاه را در چندین پاسگاه تأیید می کند ، و اصول کمترین قدرت را اتخاذ می کند و تعامل شبکه را از نزدیک نظارت می کند. این کنترل گرانول حرکت جانبی را محدود می کند و دسترسی به متجاوزان را برای دسترسی به سیستم های اضافی حتی اگر یک نقطه ورود را نقض کند ، بسیار دشوارتر می کند.
• مکانیسم های دفاعی مقیاس پذیر : ساخت سیستم های انعطاف پذیر قادر به به روزرسانی سریع برای مقابله با تهدیدهای جدید AI محور. با تطبیق و تنظیم دقیق و تنظیم دقیق ، سازمان ها می توانند از خطرات سایبری در حال ظهور بمانند.

آموزش و آگاهی

• آموزش نیروی کار : باج افزار ، عمیق و تهدیدهای مهندسی اجتماعی غالباً موفقیت آمیز است زیرا کارمندان برای زیر سوال بردن پیام ها یا درخواست های غیر منتظره نیستند. برای تقویت آمادگی دفاعی ، آموزش های هدفمند ، از جمله تمرینات شبیه سازی شده فیشینگ را ارائه دهید.
• درگیری اجرایی و هیئت مدیره : رهبران ارشد باید درک کنند که چگونه AI می تواند سهام نقض داده را تقویت کند. CFO ، CISO و CRO باید برای ارزیابی خطرات منحصر به فرد مالی ، عملیاتی ، قانونی و شهرت AI همکاری کنند.
• فرهنگ هوشیاری : کارمندان را ترغیب کنید تا بدون ترس از انتقام جویی ، فعالیت مشکوک را گزارش دهند و محیطی را پرورش دهند که امنیت در آن مسئولیت همه باشد.

پاسخ و بازیابی

• شبیه سازی های حمله AI با قدرت : تمرینات سنتی سفره در دوره ای که در آن تهدیدات سریعتر از پاسخ دهندگان انسان تحقق می یابد ، فوریت های جدیدی را به خود جلب می کند. برنامه ریزی سناریو باید تماسهای بالقوه DeepFake را به CFO ، باج افزار مبتنی بر AI یا سرقت داده های در مقیاس بزرگ وارد کند.
• بهبود مستمر : پس از هر حادثه ، درس آموخته شده را جمع آوری کنید. آیا زمان تشخیص منطقی بود؟ آیا کارکنان برنامه پاسخ حادثه را به درستی دنبال کردند؟ چارچوب های حاکمیت ، پشته های فناوری و فرآیندها را بر این اساس به روز کنید ، و اطمینان حاصل کنید که هر حادثه مدیریت ریسک هوشمندانه تر را هدایت می کند.

ارزیابی مداوم

• نظارتی و نظارت بر تهدید : پیگیری به روزرسانی های قانونی و بردارهای حمله جدید. هوش مصنوعی به سرعت تکامل می یابد ، بنابراین استاتیک باقی مانده گزینه ای نیست.
• معیارها و بازخورد مداوم : زمان پاسخ به حادثه ، اثربخشی کنترل امنیت و نتایج آموزش را اندازه گیری کنید. از این داده ها برای اصلاح خط مشی ها و منابع مجدداً در صورت لزوم استفاده کنید.
• سازگاری و رشد: برای همگام بودن با تغییر چشم انداز هوش مصنوعی ، تکامل سرمایه گذاری های فناوری ، پروتکل های آموزشی و ساختارهای حاکمیتی.

یک رویکرد یکپارچه و یکپارچه نه تنها از سیستم های شما محافظت می کند بلکه باعث پیشرفت مداوم در طول چرخه زندگی هوش مصنوعی می شود.

غذای اصلی

در برابر AI مخرب پیش بینی کنید: همان اتوماسیون AI محور که باعث افزایش بهره وری می شود می تواند فیشینگ مجرمان ، ایجاد بدافزار و شناسایی را شارژ کند. حمایت از دارایی های مالی و شهرت شرکت به استراتژی های امنیتی پیشرفته وابسته است.

آموزش و حاکمیت را تقویت کنید: خطای انسانی اغلب در را برای حملات AI باز می کند. آموزش هایی که با کارمندان در همه سطوح طنین انداز می شود – با تعهد رهبری قوی – نقاط ورود بالقوه را مهر و موم کنید.

تعادل نوآوری با پاسخگویی: چارچوب های رسمی ، از NIST تا ISO ، توسعه و استقرار مسئول AI را تشویق می کنند. پایبندی به این اصول نشان می دهد که یک سازمان در مورد حفاظت از ذینفعان جدی است.

همکاری متقابل عملکردی: در مجموع ، آنها می توانند یک ملیله از سیاست ها ، کنترل ها و آگاهی های فرهنگی ایجاد کنند که زیربنای یک وضعیت امنیت سایبری قوی است.